浅谈目标跟踪技术及应用前景

    张天宇

    【摘要】 ? ?随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展,目标跟踪技术得到了更加全面的发展,并且其在多个社会领域当中,也得到了较为广泛的应用,特别是在当前的社会环境中,社会各个层面对于高科技跟踪方式的需求呈现出一种不断提升的状态,这也进一步突出了目标跟踪技术的重要性。所以,这就需要深入分析目标跟踪技术的算法特点以及基本性能,并针对不同的场合以及目标来采取与之对应的方式实现跟踪,保证其具备着更加优异的跟踪精度以及实时性。因此,文章首先对目标跟踪技术的基本概述加以明确;其次,对目标跟踪技术应用存在的干扰因素展开深入分析;在此基础上,提出目标跟踪技术的应用前景。

    【关键词】 ? ?目标跟踪技术 ? ?发展态势 ? ?应用前景

    引言:

    目标跟踪,其主要就是指通过计算机技术或是其他的专业设备,并根据某一种特殊算法来实现对于目标的跟踪定位处理,将具体的位置以及动向信息作为基础,采取与之对应的处理措施。同时,如果各类仪器设备能够实现高效的跟踪识别,就能够完成各类较为复杂的任务,也正是由于目标跟踪技术所具备的现代化特征,使其在民用领域以及军事领域当中得到了广泛应用,并且其所起到的作用也已經引发了世界范围内各个学者的广泛关注。因此,这就需要对目标跟踪技术展开深入研究,明确其基本的应用前景,确保目标跟踪技术能够有效发挥出自身作用。

    一、目标跟踪技术的基本概述

    1.1模糊逻辑法

    这种模糊逻辑法,其主要就是对人脑的处理过程进行有效模拟,并结合图像序列当中的空间相关性以及时间相关性,利用模糊逻辑的方式来展开更加全面的目标搜索以及目标跟踪,而其中的搜索就是通过时间模糊处理加以实现的,这种时间模糊处理,是指将那些与时间相关的模糊记忆参数进行调整,在最大程度上实现系统记忆增强以及记忆衰退的过程。而在这种模糊逻辑方法当中,为了提升目标跟踪的正确几率,还应当利用目标预测的方式来提升跟踪精度以及跟踪速度,将那些已处理目标的知识内容来引入到运动过程当中,从而对目标的具体特征展开预测,进一步排除那些非目标。而由于在实际应用过程中,目标跟踪技术需要对多个目标展开跟踪,为了有效适应这一需求,还可以将这一方式有效推广到多个目标的跟踪当中,具体步骤为以下几个方面,首先,应当对每一帧图像当中的目标按照相应的顺序进行编号,并计算好形心坐标;其次,要将求得的目标个数与前一帧当中的各类目标个数来进行有效比较,而如果两者间的参数并没有产生变化,就要根据位置相关性以及不同目标的特性差异来确定图像当中所存在的对应关系;如果两幅图像当中的目标呈现出增加或是减少的状态,就要将必要的序号的目标处理数据进行添加或是删除处理,将目标进行重新排序;最后,在确定好不同目标的标记过后,就能够详细给出每一个目标的具体跟踪信息,这时就需要将跟踪信息存入到相应的跟踪数据信息库当中,并根据跟踪信息来对模糊阶段中涉及到的控制参数加以更新。

    1.2相移跟踪算法

    相移跟踪算法,其主要就是在一帧图像之中的坐标作为核心,并选取一个大小适宜的子图像,对这一子图像的离散Fourier产生变换进行计算,就能够得出不同坐标点当中的中心子图像。同时,在大部分情况下,其中各个参数所产生的变化是有规律可循的,而图像序列当中目标所产生的运动正好与变化互相对应,这样就可以根据所选择的模板相位角,在随后的图像当中找寻出对应的子图像,进一步确定模板的位移量[1]。

    二、目标跟踪技术应用存在的干扰因素

    2.1多样化的应用功能需求

    目标跟踪技术,其同时也是各类视觉应用的基础所在,但由于视觉应用需求以及应用功能方面呈现出一种多样化特征,这就对目标跟踪系统内部的兼容性提出了更高的要求。一般情况下,其需要在各类较为复杂的运行环境中进行工作,比如飞机场、公共场所以及地铁等,并根据具体的目标监测功能需求来建立起与之对应的功能模型,如果处在功能多样性的复杂环境当中,就要进行更加准确的目标跟踪,并对目标的行为展开更加专业的预测分析,甚至还可以与安防报警系统之间进行联动,这就需要目标跟踪技术内部的算法具备更强的抗干扰性以及兼容性。但当前所采用的各类跟踪算法之中,其具体的逻辑运算以及结构的复杂程度相对较高,并且在跟踪精度方面也受到了系统功能所带来的严重影响。因此,如何有效提升跟踪算法的稳定性以及兼容性,成为了目标跟踪技术应用当中的难点所在。

    2.2复杂的跟踪环境

    在目标跟踪系统当中,跟踪环境不仅会影响到其整体应用质量水平,同时也是影响具体跟踪效果以及跟踪质量的重要难点问题。而在目前的使用阶段中,跟踪环境中所产生的遮挡因素主要有自遮挡、背景遮挡以及其他遮挡等多种类型,而在产生遮挡过后,跟踪目标自身的有效信息以及特征信息就会出现变化,导致目标很难持续的进行跟踪,并且还会对系统当中数据信息的提取以及分析决策带来极大干扰,进一步降低了系统目标的动态性以及跟踪稳定性。而一旦因为外界不良因素来引发目标跟踪失败的问题时,如果仍旧根据原本的特征模型则很难确保其恢复到正常状态当中,在严重的情况下甚至还会使得整体目标跟踪系统产生瘫痪。而系统的基本运行环境,主要有时变背景因素、强度光照等,这些都会对跟踪精度以及识别能力带来影响,还会引发目标丢失的问题出现。因此,在复杂的外部环境干扰当中,如果展开更加高效的目标定位以及目标特征信息提取,不仅是对跟踪算法基本性能进行判断的重要指标,同时也是对评估跟踪系统性能进行评价的关键所在[2]。

    2.3多样化的跟踪目标

    根据具体应用功能以及应用需求方面存在的差异,使得目标跟踪技术跟踪的主要目标存在着多样性特征,这就对跟踪逻辑以及跟踪算法方面提出了更高的要求。而目标跟踪技术需要进行跟踪的对象,可能是各类车辆以及行人等局部位置,而根据跟踪目标以及跟踪位置存在的差异,就应当建立起与之对应的跟踪模型,举例说明,在车辆的行驶过程中,其整体的运动工况呈现出一种动态的变化形态,有时可能处在加速、减速工况中,有时则是匀速运动,而针对多样性的目标,就要设计出相应的外观跟踪监测或是运动预测分析模型。如果目标处在运动状态中,就会对跟踪目标的外观特征提取的准确性产生影响,比如在人脸跟踪过程中,脸部所产生的旋转等问题,都会使得脸部的具体颜色分布产生变化,产生全新的特征信息。除此之外,环境因素以及遮挡等因素,也会对目标跟踪技术的使用产生不良影响。因此,在建设多目标对象跟踪系统的过程中,必须要根据跟踪系统的具体功能需求,科学合理的设计系统结构以及网络模型,使得系统能够在各类不良工况当中提取出对应的视频资料以及数据信息。

    三、目标跟踪技术的应用前景

    3.1无人驾驶以及机器人领域

    在无人自动车辆的驾驶当中,其主要就是利用安装在车辆部位上的高清晰度摄像机,对车辆形式环境当中的物体、表示、行人以及车辆等特征量展开自动监测以及跟踪,确保车辆与行人以及各类物体之间保持一个安全距离。在机器人领域中,通过提取机器人内部的功能结构以及多个机器人的互相编队等,为机器人自身学习能力的培养提升奠定了坚实基础[3]。

    3.2视频现场监控

    在各类社会公共场所当中,比如火车站、机场、交叉路口以及银行等场所当众,通过人脸识别技术以及智能视频监控技术,就可以对整体公共场所展开全面的在线监控,并对进入到相应环境当中的人员展开在线识别,针对那些感兴趣目标,就可以进行自动的识别、分析以及描述,实现对于关键目标的动态跟踪以及实时检测。同时,这部分基于视频图像的目标分析行为,也为后续提取等工作的开展提供了坚实的数据信息支持。

    3.3船舶综合舰桥系统

    目标跟踪技术,其主要就是根据观测目标位置所产生的变化所建立的运动轨迹,并对相应目标的位置进行预测。在船舶当中,反映出目标跟踪功能的设备主要就是导航雷达,特别是对于整体舰船来说,其必须要准确获取目标的航行信息以及位置信息,并对其展开持续跟踪,从而计算出目标的航迹以及速度等数据信息。而由于导航雷达工作方式所带来的影响,在同一时间内,导航雷达很难对海域当中的多个目标进行实时的扫描跟踪,雷达发射波束在经过相应的目标反射后,才会被进行深入解析,形成了多种回波串,而通过对于雷达回波信号进行的深入分析,就能够在其中进一步获取被追踪目标的位置信息。同时,在导航雷达获取回波信号的过程中,首先应当由滤波器来进行过滤处理,有效去除其中回波信号所存在的各类杂音;其次,在现代船舶综合舰桥系统当中,保证稳定的信号传输对于整体工作效率的提升有着十分重要的意义,而在传统的舰桥通信当中,其一般所采用的都是串行的通信方式,这種方式具备着操作便捷、通信协议简单以及成本低的特征,属于一种应用较为广泛的通信方式,而通过目标跟踪技术的应用,还能够确保整体通信系统更加完善,在根本上升级整体船舶综合舰桥系统,确保其整体系统能够具备高级程度以及高自动化程度等特征[4]。

    四、结束语

    总而言之,在当前现代化技术以及信息化手段高速发展的背景下,目标跟踪技术已经得到了全面的完善优化,这也使其在多个社会领域从中得到了广泛应用,而在特定的领域当中,目标跟踪技术能够有效发挥出自身的优越性,并且根据不同的场合以及目标,还能够展开针对性的调整,选择不同的方式来实现全面的目标跟踪,确保其拥有较高的跟踪精度,各类数据信息也具备实时性、准确性的特征。除此之外,在目标跟踪技术的使用过程中,还应当明确各类干扰因素,从而采取针对性的解决措施进行优化,更好的发挥出目标跟踪技术的实际作用。

    参 ?考 ?文 ?献

    [1]李春雨.目标跟踪技术在船舶综合舰桥系统中的应用[J].舰船科学技术,2019,41(12):55-57.

    [2]庄旭阳,陈宝国,张景山.深度学习在红外目标跟踪中的应用展望[J].航空兵器,2019,26(01):47-52.

    [3]李雯雯,谭玉波.智能视频监控技术研究综述[J].福建电脑,2018,34(03):1-2+139.

    [4]狄晨旭,孙文涛.粒子滤波器在船舶海天背景下目标跟踪技术的应用[J].舰船科学技术,2017,39(16):121-123.